Plataforma basada en IA, detecta defectos en soldadura manual, fue desarrollada por investigadores de UTP

Colaboración de CEMCIT AIP

– Los resultados de un proyecto de exploración, orientado al desarrollo de una herramienta tecnológica para la predicción y detección de defectos en procesos de soldadura manual, por medio de Inteligencia Artificial (IA), fue presentado por un equipo de investigadores de la Universidad Tecnológica de Panamá (UTP). 

– La investigación, titulada “Sistema avanzado de detección de defectos en la soldadura manual mediante inteligencia artificial”, fue desarrollada por el Dr. César Pinzón-Acosta, docente e investigador de la Facultad de Ingeniería Mecánica de la UTP.

– Este programa contó con el financiamiento de la Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (SENACYT) y la gestión administrativa del Centro de Estudios Multidisciplinarios en Ciencias, Ingeniería y Tecnología (CEMCIT AIP).

– “Con este proyecto buscábamos aportar soluciones a los desafíos que enfrenta la industria manufacturera y promover prácticas más sostenibles, mediante la incorporación de tecnologías asociadas a la industria 4.0”, destacó el investigador principal.

– La soldadura manual con electrodos revestidos (SMAW, por sus siglas en inglés), es uno de los métodos más utilizados en sectores como la construcción y la fabricación industrial, debido a su versatilidad y facilidad de aplicación. 

– Sin embargo, este proceso puede presentar defectos asociados a factores como la experiencia del soldador, los parámetros eléctricos, el tipo de electrodo o la geometría de la junta, afectando la calidad y el buen desempeño de las piezas fabricadas.

– “Si bien la soldadura manual con electrodos revestidos es un proceso comúnmente utilizado para la unión de metales, la presencia de defectos puede incrementar significativamente los tiempos de trabajo y con ello afectar la productividad y sostenibilidad de los procesos de fabricación”, señaló el Dr. Pinzón-Acosta, también investigador asociado al CEMCIT AIP. 

– Aclaró: “Por ello, propusimos un sistema que integra múltiples tecnologías para detectar y abordar estos defectos, contribuyendo a mejorar la confiabilidad y durabilidad de las estructuras soldadas”. 

– Para atender este desafío, el equipo desarrolló una plataforma de monitoreo que incorporó una máquina de soldadura multiproceso, una cámara de soldadura con micrófono integrado y dispositivos para la caracterización de la potencia eléctrica durante la elaboración del cordón de soldadura.

– Esta infraestructura permitió la captura y almacenamiento de señales visuales y acústicas generadas durante el proceso para su posterior análisis.

– A partir de la información recopilada, los investigadores lograron generar una base de datos multimodal de imágenes y señales asociadas a procesos de soldadura SMAW, así como desarrollar algoritmos de inteligencia artificial basados en visión por computadora y procesamiento de señales acústicas para la identificación de parámetros de soldadura y clasificación de defectos superficiales.

– “Entre los principales resultados podemos destacar: la consolidación de capacidades para el monitoreo inteligente de procesos de soldadura SMAW, mediante inteligencia artificial; el desarrollo de una base de datos multimodal de señales acústicas y visuales; la generación de programas para la clasificación de parámetros de soldadura y detección de discontinuidades superficiales, así como el fortalecimiento de actividades de investigación en el área de manufactura avanzada”, culminó el ingeniero especialista en procesos de corte y soldadura. 

– Cabe señalar que, como parte de esta investigación, se estableció vinculación con talleres de fabricación y soldadores, promoviendo la transferencia del conocimiento creado a partir de este estudio científico hacia potenciales usuarios y sectores productivos.

– Participaron en este proyecto, los doctores María de los Ángeles Ortega, Edmanuel Cruz y Franchesca González, todos colaboradores de la UTP. Asimismo, se contó con la colaboración del Ing. Olmedo Cáceres, de Tecnología Mecánica, S.A. (TECMEC, S.A.).

– De igual forma, el proyecto contó con colaboración internacional de la Universidad Federal de Río de Janeiro (UFRJ), a través del Laboratorio Nacional de Tecnología de Soldadura (LNTSold).